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Enregistrement W194770097 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.989.13

Regulation of p53 mRNA by AMP Kinase (AMPK) activation in C2C12 myoblasts

2010· article· en· W194770097 sur OpenAlexafffund
Ayesha Saleem, Michael Shuen, David A. Hood

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAMPKC2C12ChemistryMessenger RNALuciferaseUntranslated regionMitochondrial biogenesisCell biologyMyocyteTransfectionThree prime untranslated regionMolecular biologyMitochondrionKinaseProtein kinase ABiologyBiochemistryGeneMyogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

p53 protein is important for basal and exercise‐induced mitochondrial biogenesis in skeletal muscle. As shown previously, pifithrin‐α (15 μM) a specific inhibitor of p53, reduced the AICAR‐induced increase in mitochondrial content in myoblasts. This demonstrates that p53 partly mediates AMPK‐induced mitochondrial adaptations. Here, we investigated whether p53 mRNA content and stability were modulated by AMPK. Two transcript variants (TV) of murine p53 have been discovered. p53 TV2 mRNA was expressed at 60% lower levels than p53 TV1 in C2C12 myoblasts. AICAR treatment (3 days) reduced p53 TV1 and TV2 mRNA levels by 28% and 13%, respectively, compared to control. To investigate whether this reduced mRNA was due to changes in mRNA stability, we generated reporter constructs containing the full length (R2) 3′untranslated region (UTR), or a shorter construct without the AU‐rich region and the poly‐adenylation signal (R1) of p53 TV2 mRNA. Following transfection, luciferase activity of both R1 and R2 was only ~15% of control, indicating that even the shorter 3′UTR could mediate p53 mRNA decay. AICAR treatment further decreased luciferase activity of both constructs by ~35% compared to untreated cells. This suggests that AMPK regulates p53 by reducing mRNA stability and content. Our findings shed light on the complexity of p53 regulation and have significance for p53‐based therapeutic interventions. (Funded by NSERC)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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